面向语文作文自动评阅的修辞手法识别系统的设计与实现

摘要

近年来，随着汉语相关考试数量以及人数激增，人工评分的难度也会增大。在这种背景下，如果我们能够进行机器的自动评阅，就可以在一定程度上节省人力。而且，如果我们能够在打分的同时给出有针对性的评语，会使得学生在写作后能够有针对性的提高写作弱点，不断进步。基于这些方面的考虑，在未来，此项技术可以说有效地促使自然语言处理技术与教育深度结合，最终，造福学生。
　　本次课题研究采用自然语言处理传统方法与深度学习相关方法结合的思路进行设计，主要围绕修辞手法进行相关特征识别，并依据相应特征识别结果给出评阅结果，最终形成可视化系统界面。其中，基本修辞手法主要包括段内排比、段间排比、引用修辞以及包含比喻以及拟人的优美句子识别。
　　对于段内排比，主要使用正向索引技术配合特殊的内容存储结构，通过算法设计，实现了排比句的有效抽取；在段间排比的抽取中，结合段间排比的具体形式，分别设计存储结构进行设计与抽取；对于引用特征，主要使用倒排索引技术进行引用的查找，在引用库的构建过程中，使用了N元语法模型进行语料的处理；对于包含比喻以及拟人的优美句子抽取中，我们使用深度学习的方法进行设计。利用神经网络相关算法配合人工爬取并且处理过的语料，不断地调整网络结构以及正反例优美句子的比重，形成有效的二元分类模型。最终，依据每个特征抽取结果给出评阅结果。
　　在修辞相关的特征识别中，增加了对光学字符识别的容错能力，这也是本次课题研究的一个难点。并且，本次课题研究主要使用统计的方法，每一个特征必须满足准确率以及召回率都在70％以上的双重要求。
　　最终，加入修辞特征后的评阅系统在评分功能上，一定程度的克服了机器学习算法打分相对保守的特点，评分结果在几个不同的大规模数据集上实现与人人评分差距缩小30%~40%的结果。并且，根据修辞相关的特征抽取，给出修辞相关的评阅结果，包括修辞相关评语与原文相应的句子标划。最后，给出一个可视化的系统界面，增强用户体验。

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第1章 绪 论

1.1 课题研究背景及研究的目的和意义

1.2 语文作文自动评阅国内外研究现状

1.3 本文的主要研究内容

1.4课题研究的特色以及挑战

第2章 系统需求分析与总体设计

2.1系统需求分析

2.2 系统总体设计

2.3本章小结

第3章排比特征的设计与评语自动生成

3.1段内排比特征的设计与实现

3.2段间排比特征的设计与实现

3.3排比对高分段评分一致率影响实验

3.4 排比特征相关评语自动生成

3.5 本章小结

第4章引用特征的设计与评语自动生成

4.1引用相关语料库的构建

4.2引用特征的倒排索引建立设计

4.3引用特征的查找设计

4.4引用特征的分桶设计

4.5引用特征测试实验结果

4.6引用特征相关评语自动生成

4.7本章小结

第5章包含比喻拟人的优美句子自动识别

5.1包含比喻拟人的优美句子识别背景

5.2包含比喻拟人的优美句子识别设计

5.3优美句子中词语的表征选取

5.4基于神经网络的句子级表征设计

5.5优美句子的二元分类模型设计

5.6包含比喻拟人的优美句子实验结果

5.7包含比喻以及拟人的评语自动生成

5.8本章小结

第6章语文作文自动评阅系统实现与测试

6.1语文作文自动评阅展示系统架构

6.2修辞特征对高分段评分一致率实验

6.3基本功能测试及实现

6.4离题检测模块算法设计与分析

6.5本章小结

结论

参考文献

声明

致谢

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